全员设备保全管理——TPM

本课程针对生产现场常见的问题,如设备效率低下、故障频发等,通过TPM(全员生产保全)理念和方法进行系统性解决。学员将学习如何实施TPM,改善设备综合效率OEE,降低维护成本,并掌握自主保全、计划保全和个别改善活动的实用技巧。

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全员设备保全管理——TPM

 

课程背景:

你的企业生产现场是否面临以下问题:

1、生产和设备活动中执行力很差;

2、现场脏、乱、差随处可见,布局不合理;

3、员工对生产效率漠不关心;

4、设备效率很低,设备空转很多,故障很多,设备管理只有维护技术人员才关心;

5、设备效率、设备完好率不知道怎么计算;

6、劳动效率很低,经常发现因为前面的很忙,后面的人没事干,中间的库存很多;

7、设备管理、维修人员平时没有事干,生产忙时设备老出故障,维修班成抢险队;

8、设备操作者只管使用、设备维修者忙于修理,互相抱怨;

9、名为维修实为换件,经常买零配件,库存一大堆……

那么您可以选择来学习:卓越现场管理系列课程之--TPM全员生产保全/全员设备管理培训

 

课程收益:

1、学员在学习后对设备的保全有更为系统的理解和认识。熟练掌握如何实施 TPM ,将设备故障消灭于萌芽之中。

2、让学员了解如何改善OEE,如何提高设备的运转率和使用率,从而提高生产效率。

3、让学员掌握如何建立和维护设备的历史记录,评价目前设备水平。

4、让学员掌握如何减少因设备故障及维修问题所造成的成本浪费。

5、让学员掌握推行 TPM 对促进人才育成的重要性。

6、通过案例分析和现场答疑解决推行 TPM 中的疑难问题。

 

课程时间:2天,6小时/天

课程对象:生产制造型企业厂长、质检人员、车间主任

授课方式:案例、图片、视频并用;三分之一理论讲解,三分之一案例分析,三分之一互动,将复杂枯燥的设备维护的理论可操作化,系统掌握TPM原理和推行方法。

 

课程大纲:

一、TPM概论

1什么是TPM活动

2TPM与企业竞争力提升

3TPM的含义及其演进过程

4TPM活动与设备维修的关联

5TPM主要内容及推行组织保证

6平均修复时间MTTR、平均故障间隔时间MTBF计算与分析

7设备综合效率OEE计算与分析— 企业效率损失知多少

8透过OEE看企业“无形的浪费”与改善空间小组分析与讨论

二、5S活动— TPM 活动成功之基石

15S活动的功效

2如何有效推进5S?(推进步骤)

3开展5S活动的要点和技巧(来自各行业几百张5S优秀图片)

45S活动中常用的法宝(“红牌作战”“形迹管理”“晨会制度”等等)

三、TPM自主保全活动实务展开

1为什么要推行TPM自主保全

2企业实践自主保全活动7步骤

Step1初期清扫

Step2污染源及困难处所对策

Step3制定自主保养临时基准书

Step4总点检

Step5自主点检
Step6
工程品质标准化

Step7彻底的自主管理

3在实务中如何展开以上7步骤

4成功推行自主保全的要点

5TPM活动企业成功案例分享

演练:TPM自主保全活动计划书及活动要点讨论

四、TPM计划保全活动实务展开

1计划保全的基本观念体系

2如何正确处理计划保全与自主保全的关联

3建立设备计划保全运作体系

4设备日常维修履历管理

5实践设备零故障的7个步骤

Step1使用条件差异分析

Step2问题点对策

Step3制定计划保养临时基准书

Step4自然劣化对策

Step5点检效率化

Step6 M-Q关联分析

Step7点检预知化

6设备保养信息e

7支援自主保全方法—OPL(One Point Lesson)训练

8计划保全4阶段7步骤展开

9成功推行计划保全的要点

10TPM活动企业成功案例分享

演练:TPM计划保全活动计划书及活动要点讨论

五、TPM个别改善活动实务展开

1工厂16种损失分析(Loss)

2系统的改善活动-步骤与方法

3P-M分析与P-M演练

4个别改善活动的要点

5TPM活动企业成功案例分享

演练:个别改善活动推进方法实务讨论

六、TPM开发管理活动实务展开

1设备初期管理体制建立

2M-P信息回馈管理

3LCC(Life Cycle Cost)分析

七、TPM品质保全活动实务展开

1M-Q分析—品质可以预防吗?

2品质保全与TPM其他活动的关联

3品质保全活动实现零不良7步骤

4、TPM其他活动展开介绍
教育训练:TPM教育训练体系

5安全与卫生改善活动

6事务部门效率化改善活动

7、TPM完整案例分享学员实务问题讨论与解答

八、工业4、0与设备的维护

1、工业4、0的进化历程

2、智能工厂的建设

3、设备的更新换代

内容概要:该论文研究增程式电动汽车(REEV)的能量管理策略,针对现有优化策略实时性差的问题,提出基于工况识别的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)。首先建立整车Simulink模型和基于规则的策略;然后研究动态规划(DP)算法和等效燃油最小策略;接着通过聚类分析将道路工况分为四类,并设计工况识别算法;最后开发基于工况识别的A-ECMS,通过高德地图预判工况类型并自适应调整SOC分配。仿真显示该策略比规则策略节油8%,比简单SOC规划策略节油2%,并通过硬件在环实验验证了实时可行性。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对电动汽车能量管理策略有兴趣的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①理解增程式电动汽车能量管理策略的基本原理;②掌握动态规划算法和等效燃油消耗最小策略的应用;③学习工况识别算法的设计和实现;④了解基于工况识别的A-ECMS策略的具体实现及其优化效果。 其他说明:此资源不仅提供了详细的MATLAB/Simulink代码实现,还深入分析了各算法的原理和应用场景,适合用于学术研究和工业实践。在学习过程中,建议结合代码调试和实际数据进行实践,以便更好地理解策略的优化效果。此外,论文还探讨了未来的研究方向,如深度学习替代聚类、多目标优化以及V2X集成等,为后续研究提供了思路。
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